গণনা সংক্রান্ত গুরুত্ব: নমুনার আকার এবং পরিসংখ্যান শক্তি
কোয়ক মিনহ লাই
শেয়ার:
সাংখ্যিক গুরুত্ব: নমুনার আকার(গুলি) এবং সাংখ্যিক ক্ষমতা - আমাদের চারপাশের বিশ্ব বুঝতে, গবেষকেরা আনুষ্ঠানিকভাবে বৈজ্ঞানিক পদ্ধতিটি ব্যবহার করেন সম্ভাব্য সত্য এবং মিথ্যা আলাদা করার একটি উপায় হিসেবে। কগনিটিভ নিউরোসায়েন্স বংশগত, নার্ভাস এবং আচরণগত সিস্টেমগুলি কিভাবে একটি জীবের চারপাশের বিশ্ব উপলব্ধি, ইন্টারঅ্যাক্ট, নেভিগেট এবং চিন্তা করার ক্ষমতাকে সহায়তা করে তা বোঝার চেষ্টা করে।
এটি বোঝায় যে কগনিটিভ নিউরোসায়েন্স পরীক্ষার নকশা করে এবং বিশ্লেষণের সকল স্তরে ডেটা সংগ্রহ করে। বিশ্বের গবেষণা প্রোগ্রামগুলি যাত্রা করে আমাদের প্রাকৃতিক বিশ্বের বুঝতে আরও এগিয়ে যেতে গবেষকরা প্রায়ই একটি পরিকল্পিত ছোট পরীক্ষার সিরিজে অনুমান বা হাইপোথিসিস পরীক্ষা করছেন। এই পরীক্ষাগুলি নির্দিষ্ট কোন কারণগুলি পরীক্ষা করে যা একটি ফলাফলকে প্রভাবিত করতে পারে বা নাও করতে পারে, যখন পরিবেশ, যৌন ориএনটেশন, বর্ণ বা সামাজিক অর্থনৈতিক স্থিতির মতো অতিরিক্ত কারণগুলির প্রভাব কমিয়ে দেয়।
পরিস্থিতি এক: একটি ডোপামিন প্রকাশ অধ্যয়ন
কগনিটিভ নিউরোসায়েন্সে, ডোপামিন সাধারণত একটি "ভাল লাগার" যৌগ হিসাবে বিবেচনা করা হয়। নুক্লিয়াস অ্যাক্কম্বেন্স (NuAc) এ এর মুক্তি এমন আচরণ বা জিনিস দ্বারা উত্সাহিত হয় যা আমাদের আচরণের জন্য উদ্দীপ্ত করে। এগুলির মধ্যে অন্তর্ভুক্ত হতে পারে:
ভাল খাবার খাওয়া
প্রিয়জনদের সাথে সময় কাটানো
যৌনতা
চিনি
আমরা ধরে নিই যে আমরা জানাবো কি উন্মুক্ত বা পরিচিত ভিজুয়াল উদ্দীপক এর আগে, সময়ে, বা পরে নুক্লিয়াস অ্যাক্কম্বেন্স কর্তৃক শীর্ষ ডোপামিন স্তরের হওয়া। আমরা আমাত্যা জোহানা ম্যাকিনটশ এর অধ্যয়ন থেকে গ্রহণ করা EEG পরীক্ষামূলক ডিজাইন ব্যবহার করতে পারি। আমরা অনুমান করতে পারি যে ডোপামিন মুক্তি পরিচিত বা ইচ্ছিত ভিজুয়াল উদ্দীপক এর সময় ঘটে এবং সামান্য পরে শীর্ষে পৌঁছায়।
এখন, সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ, আমাদের পরীক্ষার বিষয়গুলি কোথা থেকে আসবে?
পরীক্ষামূলক পরিস্থিতিতে, "জনসংখ্যা" সেই বৃহত্তর, মোট সমষ্টিগত গোষ্ঠীকে বোঝায় যা অধ্যয়ন করা হচ্ছে। এটি অবাস্তব এবং অপ্রতিযোগী যে আপনার গবেষণাগারটি শতকরা হাজার বা লক্ষ মানুষের উপর ডোপামিন মুক্তির তথ্য সংগ্রহের জন্য একটি প্রযুক্তি তৈরি করতে পারবে।
অতএব, আমরা জনসংখ্যা বুঝতে একটি ছোট, প্রতিনিধিত্বমূলক গোষ্ঠী বা নমুনা থেকে ডেটা সংগ্রহের প্রচেষ্টা করব। এটি করতে, আমাদের দুটি প্রধান প্রশ্নের উত্তর দিতে হবে।
আমাদের নমুনায় কতজন ব্যক্তিকে অন্তর্ভুক্ত করতে হবে?
এটি প্রায়োগিক গুরুত্ব এবং সাংখ্যিক ক্ষমতার সাথে কিভাবে সম্পর্কিত?
চলুন নিচে পার্ট করা যাক।
সাংখ্যিক ক্ষমতা এবং সত্যি প্রভাব
সাংখ্যিক ক্ষমতাকে একটি পরীক্ষায় একটি সাংখ্যিকভাবে গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য সনাক্ত করার সম্ভাবনা হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় যখন এমন একটি পার্থক্য সত্যিই বিদ্যমান। এটিকে সত্যিকার প্রভাবও বলা হয়।
সত্যিকার প্রভাব পরীক্ষামূলক ডিজাইনের মসৃণক। কোহেনের ১৯৮৮ সালের প্রতিবেদন, বৈজ্ঞানিক পদ্ধতির অবদানের জন্য প্রসিদ্ধ, যুক্তি দিয়েছে যে একটি গবেষণার ডিজাইন এমনভাবে হওয়া উচিত যে এটি একটি সত্যিকার প্রভাব সনাক্ত করার ৮০% সম্ভাবনা রয়েছে। এই ৮০% একটি উচ্চ-ক্ষমতা (HP) পরীক্ষা ডিজাইনের প্রতিনিধিত্ব করে, যখন ২০% এর আশেপাশে যেকোনো মান একটি নিম্ন-ক্ষমতা (LP) পরীক্ষা ডিজাইনের প্রতিনিধিত্ব করে।
কোহেন পরামর্শ দিয়েছেন যে গবেষণাগুলিতে সর্বদা ২০% এর কম সম্ভাবনা থাকতে হবে একটি টাইপ II ত্রুটি তৈরি করার, যা একটি ভয়াবহ নেতিবাচক বলে পরিচিত। তিনি এছাড়াও একই গাইডলাইন রেঞ্জগুলি ভুল আবিষ্কারগুলির জন্য ব্যবহার করেন, যা ঘটে যখন একটি গবেষক ভুলভাবে উল্লেখ করে যে কোন গুরুত্বপূর্ণ প্রভাব নেই যখন সত্যিই একটি পার্থক্য বিদ্যমান।
সাংখ্যিক ক্ষমতা কেন গুরুত্বপূর্ণ?
এই পরিস্থিতিটিকে ভেবেচিন্তে দেখুন। যদি ১০০টি ভিন্ন গবেষণায় একটি সত্যিকার প্রভাব হয় যা ৮০% ক্ষমতা নিয়ে হয়, তাহলে সাংখ্যিক পরীক্ষাগুলি ১০০ এর মধ্যে ৮০টি সঠিকভাবে একটি সত্যিকার প্রভাব সনাক্ত করবে। তবে, যখন একটি গবেষণার গবেষণা ক্ষমতা ২০% হয়, যদি ফলাফলে ১০০টি সত্যিকার অ-শূন্য প্রভাব থাকে, তাহলে এই গবেষণাগুলি শুধুমাত্র ২০টি আবিষ্কার করার প্রত্যাশা করে।
নিউরোসায়েন্স গবেষণায় সাংখ্যিক ক্ষমতার অসুবিধাগুলি
অবাক হওয়ার কিছু নেই, নিউরোসায়েন্স গবেষণার অতিরিক্ত খরচের কারণে, এই ক্ষেত্রের একটি গড় সাংখ্যিক ক্ষমতা প্রায় ২১% এবং একটি প্রশস্ত পরিসরে ৮%-৩১% এ আউট হয়। নিউরোসায়েন্স গবেষণায় নিম্ন সাংখ্যিক ক্ষমতা:
আবিষ্কারের পুনরুত্পাদনযোগ্যতার প্রতি সন্দেহ সৃষ্টি করে।
একটি অতিরিক্ত প্রভাব আকৃতির দিকে পরিচালিত করে।
সত্যিকার প্রভাবের সঠিক প্রতিনিধিত্বকারী সাংখ্যিকভাবে গুরুত্বপূর্ণ ফলাফল কমিয়ে দেয়।
এভাবে, নিউরোসায়েন্স গবেষণার বর্তমান অবস্থা সাংখ্যিক ক্ষমতার সমস্যার দ্বারা বন্দী হয়েছে কারণ এই মানগুলি কোহেনের তাত্ত্বিক থ্রেশহোল্ডের নিচে।
প্রতিনিধিত্বমূলক নমুনা(গুলি) গোষ্ঠী প্রতিষ্ঠা
পরিস্থিতি একের লক্ষ্য: অন্তর্ভুক্ত এবং বৃহৎ নমুনার সাথে আমাদের পরীক্ষায় নমুনার ত্রুটি এবং টাইপ I এবং II ত্রুটি এড়ানো।
আমাদের নমুনা সেটে কতগুলি মানব মস্তিষ্ক স্ক্যান অন্তর্ভুক্ত করতে হবে যদি আমরা পরীক্ষাটিকে কার্যকরভাবে গুরুত্বপূর্ণ করতে চাই? কার্যকর গুরুত্ব বোঝায় যে পরীক্ষার ফলাফলগুলি বাস্তব জগতে প্রযোজ্য কিনা।
একটি নিউরোসায়েন্টিস্টের পরীক্ষার প্রভাব নির্ধারণের ক্ষমতা (সাংখ্যিক ক্ষমতা) নমুনার আকারের সাথে সম্পর্কিত। পরিস্থিতি ১ এর পরামিতিগুলি চালিয়ে যেতে, লক্ষ্য এখনও যথেষ্ট ডেটা সংগ্রহ করা যাতে আমরা সাংখ্যিকভাবে বিচার করতে পারি যে ডোপামিন মুক্তির সময় একটি সত্যি প্রভাব রয়েছে কিনা আবেগময় ভিজুয়াল উদ্দীপকগুলির পর তা প্রদর্শন করা। আমাদের সম্ভাব্য নমুনায় অন্তর্ভুক্তির জন্য মানদণ্ড প্রতিষ্ঠা করা দরকার যা একটি নমুনার ত্রুটি হতে পারে।
নমুনার ত্রুটি কিভাবে এড়াতে হবে
আগে চলার পূর্বে দুটি শব্দ বোঝা গুরুত্বপূর্ণ।
নমুনার ত্রুটি: নমুনা নেয়ার সময়, নির্বাচিত ব্যক্তিদের সংগৃহীত তথ্য জনসংখ্যাকে প্রতিনিধিত্ব করতে পারে না তার একটি সম্ভাবনা থাকে।
সাংখ্যিক গুরুত্ব: সাংখ্যিক গুরুত্ব বোঝায় যে আমাদের ডেটা এবং আমাদের পর্যবেক্ষিত প্রভাবগুলি সত্যিকার প্রভাব হওয়ার সম্ভাবনা থাকে। বেশিরভাগ জীববিজ্ঞান ক্ষেত্রে, সাংখ্যিক গুরুত্ব একটি গুরুত্ব স্তর বা p মান 0.05 দিয়ে প্রতিষ্ঠিত হয়। মূলত, এর মানে হল যে বিজ্ঞানীরা তাদের পরীক্ষায় পর্যবেক্ষিত প্রভাব সম্পর্কে 95% নিশ্চিত।
জানি কি ডেটা একটি সম্পর্ক দেখায় (যেমন, ডোপামিন মুক্তি)। একটি 5% সম্ভাবনা রয়েছে যে প্রভাবটি সুযোগ থেকে আসছে এবং পরিবর্তনশীলের সাথে অপ্রাসঙ্গিক (ভিজুয়াল উদ্দীপক)। এটিকে টাইপ I ত্রুটি বলা হয়। বিকল্পভাবে, একটি 5% সম্ভাবনা রয়েছে যে আমাদের সংগৃহীত তথ্য ডোপামিন মুক্তি এবং ভিজুয়াল উদ্দীপকের মধ্যে কোন সম্পর্ক দেখাতে পারে যখন, সত্যিকার অর্থে, একটি সত্যিকার প্রভাব রয়েছে - একটি ভয়াবহ নেতিবাচক অথবা টাইপ II ত্রুটি।
অন্তর্ভুক্তির মানদণ্ড সাবধানতার সাথে প্রতিষ্ঠা করা আরও প্রভাবশালী কারণ একটি নির্দিষ্ট নমুনার আকার পর একটি অবনমনীয় সীমা রয়েছে।
আমরা আশা করছি সমস্ত মানুষের প্রতিনিধিত্বকারী ডেটা সংগ্রহ করতে, এবং আমরা চাই আমাদের সিদ্ধান্তগুলি দুটোই কার্যকরভাবে গুরুত্বপূর্ণ এবং সাংখ্যিকভাবে গুরুত্বপূর্ণ। সফলভাবে আমাদের নমুনা সেট ডিজাইন করতে, একটি নমুনার ত্রুটি, টাইপ I ত্রুটি (ভুল ইতিবাচক) বা টাইপ II ত্রুটি (ভুল নেতিবাচক) এর জন্য হিসাব করা ও এড়ানোর জন্য সমর্থন করা আবশ্যক।
আমাদের পরীক্ষা নিম্নলিখিত হাইপোথিসিস পরীক্ষা করছে:
শূন্য হাইপোথিসিস - NAc এবং আবেগময় ভিজুয়াল উদ্দীপকের মধ্যে ডোপামিন মুক্তির সময়ের মধ্যে কোন সম্পর্ক বা প্রভাব নেই।
হাইপোথিসিস - NAc এবং আবেগময় ভিজুয়াল উদ্দীপকের মধ্যে ডোপামিন মুক্তির সময়ের মধ্যে একটি সম্পর্ক রয়েছে, এবং শীর্ষ ডোপামিন মুক্তি ভিজুয়াল উদ্দীপকগুলি দেখার পর ঘটে।
NAc এবং আবেগময় ভিজুয়াল উদ্দীপকের মধ্যে ডোপামিন মুক্তির সময়ের মধ্যে একটি সম্পর্ক বিদ্যমান। যখন ডেটা সাংখ্যিকভাবে গুরুত্বপূর্ণ নয়:
আমাদের হাইপোথিসিস প্রত্যাখ্যাত হয়।
কোন সত্যিকার প্রভাব বা পার্থক্য পাওয়া যায়নি।
আমাদের পর্যবেক্ষিত প্রভাবগুলি সুযোগের কারণে ফলস্বরূপ হওয়ার অত্যন্ত সম্ভবনা।
জনসংখ্যা বুঝতে?
পরীক্ষামূলক ডিজাইনে কার্যকর সীমাবদ্ধতা।
নিউরোসায়েন্স গবেষণায়, একটি আনুষ্ঠানিক অন্তর্ভুক্তির মানদণ্ড সাধারণত জনগণের মধ্যে অন্তর্ভুক্তির সম্ভাবনা র্যায়ন্ডমাইজ এবং/অথবা সমান করার চেষ্টা করে যাতে নমুনার ত্রুটি এড়ানো যায়। আমাদের সেই ব্যক্তিদের নির্বাচন করা এড়াতে হবে যারা শুধুমাত্র সবচেয়ে কাছের বা সর্বাধিক সহজলভ্য হিসাব।
নমুনা সেট তৈরির সেরা পদ্ধতি হল এমন অন্তর্ভুক্তির মানদণ্ড ব্যবহার করা যা জনসংখ্যার মধ্যে নির্বাচনের সম্ভাবনা সমান করে। উদাহরণস্বরূপ, গণনা ডেটা ব্যবহার করে, আমরা ওহায়োর প্রতিটি কাউন্টির 50টি র্যান্ডমভাবে নির্বাচিত ব্যক্তিদের জন্য যোগাযোগের তথ্য পেতে পারি। এটি নির্বাচন পক্ষপাতিত্বকে ন্যূনতম করে কেননা নামগুলি সব ভৌগলিক এলাকাগুলি থেকে সমানভাবে র্যান্ডমভাবে নির্বাচিত হবে।
পরীক্ষামূলক ডিজাইন স্থাপন করা, নমুনার আকার বৃদ্ধি করা এবং সম্পূর্ণরূপে একটি পক্ষপাতহীন, র্যায়ন্ডমাইজড এবং সমভাবে প্রয়োগযোগ্য অন্তর্ভুক্তির মানদণ্ড বুঝতে বাস্তবিক সীমাবদ্ধতার মুখোমুখি হতে পারে। এটি গবেষণার ক্ষেত্রে একটি সমস্যা সমস্ত স্তরে, একাডেমিক অনুশীলন থেকে পূর্ণ-বিকাশিত গবেষণা বিশ্ববিদ্যালয় পর্যন্ত। সাধারণত, বাজেট এবং সময়সূচীর সীমাবদ্ধতা প্রথম যে সমন্বয়ের জন্য চাপ সৃষ্টি করে। একসাথে, সাংখ্যিক গুরুত্বের চারপাশে এই সমস্যাগুলি গবেষণার সক্রিয় ক্ষেত্র।
সত্যিকার প্রভাব মাপ কত?
নিউরোসায়েন্স গবেষণার নিম্ন সাংখ্যিক ক্ষমতার কারণে, আমরা সাধারণত সত্যিকারের প্রভাবের আকার বাড়িয়ে দেই যা অনেক গবেষণার নিম্ন পুনরুত্পাদনযোগ্যতা তৈরী করে। তদুপরি, নিউরোসায়েন্স গবেষণার অন্তর্নিহিত জটিলতা সাংখ্যিক ক্ষমতাকে গুরুত্বপূর্ণ করে।
ক্ষেত্রের একটি পদ্ধতি হল গবেষণার ক্ষমতা বাড়ানোর জন্য নমুনার আকার বাড়ানো। এটি একজন প্রকৃত প্রভাব সনাক্ত করার সম্ভাবনা বাড়ায়। একটি উপযুক্ত নমুনার আকার নির্বাচন করা গবেষণাকে ডিজাইন করার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ যা:
কার্যকর আবিষ্কার তৈরি করে।
মস্তিষ্কের অসংখ্য প্রক্রিয়াগুলি আমাদের বোঝার উন্নতি করে।
কার্যকর থেরাপিগুলি উন্নয়ন করে।
আধুনিক নিউরোসায়েন্স গবেষণায় চ্যালেঞ্জ অতিক্রম করা: এমোটিভ ল্যাব প্ল্যাটফর্ম
নিউরোসায়েন্স গবেষণার পরীক্ষামূলক ডিজাইনগুলিকে বৃহত্তর নমুনার গোষ্ঠী আকার এবং আরও ভালো অন্তর্ভুক্তির মানদণ্ড স্থাপন করতে চাপ দেওয়া উচিত যাতে নির্ভরযোগ্য সাংখ্যিক গুরুত্ব অর্জন করা যায়। এমোটিভ ল্যাবের মতো একটি ক্রাউডসোর্স সক্রিয় প্ল্যাটফর্মের অ্যাক্সেসের মাধ্যমে গবেষকদিগণ আরও বেশি বিচিত্র, আরও প্রতিনিধিত্বমূলক বিষয় individu পূর্ণ লভ্যতায় থাকবেন - যা সব ডেমোগ্রাফিকের নমুনার আকার এবং অন্তর্ভুক্ততা উন্নত করে কমপক্ষে অতিরিক্ত লজিস্টিক প্রচেষ্টা ব্যতীত।
আধুনিক নিউরোসায়েন্স গবেষণায় সীমিত পাওয়া রিসোর্সের কারণে একটি বিচিত্র গোষ্ঠী নিকটবর্তী হতে গেলে নমুনার ত্রুটি বেশ দুর্বল হয়ে পড়তে পারে। "WEIRD গোষ্ঠী" ধারণাটি এই সমস্যাটির সারাংশ রূপায়ণ করে। বেশিরভাগ বিশ্ববিদ্যালয় গবেষণা সাধারণত একটি শ্যু-স্ট্রিং বাজেটের উপর করা হয় যেটি সাধারণত পশ্চিমা, শিক্ষিত এবং শিল্পায়িত, ধনী এবং গণতান্ত্রিক দেশগুলির বিষয় হিসেবে কাজ করে। তবে, রিমোট ডেটা সংগ্রহের যন্ত্রপাতি, যেমন এমোটিভ ল্যাবের EEG প্ল্যাটফর্ম, গবেষকদের কলেজ ক্যাম্পাসের বাইরের সামগ্রিক জনসংখ্যার নমুনার গ্রুপগুলি নিয়োগ করতে সহায়তা করে যা জনসংখ্যাকে আরও ভালভাবে প্রতিফলিত করে।
এমোটিভ ল্যাবের প্ল্যাটফর্ম এবং রিমোট EEG যন্ত্রপাতি কেবল গবেষকদের পরীক্ষামূলক নমুনা গোষ্ঠীতে অন্তর্ভুক্ত individuals-এর বৈচিত্র্য বাড়ানোর প্রতি সাহায্য করছে না। এটি লক্ষণীয় জনগণের মধ্যে সামগ্রিক নমুনার আকার এবং ভৌগলিক পৌঁছানোর সমস্যাগুলির সাথে যোগাযোগ করতে সহায়তা করেও করে।
এমোটিভ ল্যাবের প্ল্যাটফর্ম গবেষকদের বর্তমান সীমাবদ্ধতা থেকে মুক্ত করে এবং পরিবর্তে তাদের পরীক্ষার ডিজাইন এবং ফলাফল বিশ্লেষণে তাদের শক্তি ফোকাস করতে দেয়। আমাদের প্ল্যাটফর্ম পরীক্ষনটিকে সবচেয়ে উপযুক্ত স্কেলের সাথে মেলে। অংশগ্রহণকারীদের নিয়োগ করতে, তাদের সমন্বয় এবং সময়সূচী করতে এবং ইন-ল্যাব তথ্য সংগ্রহ করতে সময় ব্যয় করার প্রয়োজন নেই। শুধুমাত্র প্রয়োজন হল অনলাইন প্ল্যাটফর্মে কাঙ্ক্ষিত জনসংখ্যাটি নির্ধারণ করা, এবং এমোটিভ ল্যাব সেই পরীক্ষাটি তাদের আধিকারিকের মধ্যে বাস্তবায়িত হবে যারা সঠিক প্যারামিটারকে বাস্তবায়িত করবে। অংশগ্রহণকারীরা নিজেদের বাড়িতে নিজেদের যন্ত্রপাতি ব্যবহার করে পরীক্ষাগুলি সম্পাদন করতে পারেন। হেডসেটের সাথে তাদের পরিচিতি গবেষকদের ব্যবহারের নির্দেশনা দিতে প্রয়োজন মুছে ফেলে।
এছাড়াও, এমোটিভ ল্যাব প্ল্যাটফর্ম স্বয়ংক্রিয় EEG রেকর্ডিং ডেটা গুণমান নিয়ন্ত্রণ এবং মূল্যায়ন প্রদান করে। নিম্ন-গুনগত ডেটার বৃহৎ পরিমাণ পরীক্ষামূলক ডিজাইনে নমুনার বা সাংখ্যিক ত্রুটি অতিক্রম করতে সাহায্য করে না। তবে, অধিক সংখ্যক উচ্চ-গুণগত ডেটার উপস্থিতি একটি সমাধান প্রদান করে ত্রুটি এড়াতে:
নমুনা
জনসংখ্যা
সাংখ্যিক গুরুত্ব
আপনার গবেষণার জন্য এমোটিভ ল্যাব প্ল্যাটফর্ম কি করতে পারে তা জানতে চান?
এমোটিভ ল্যাব আপনাকে আপনার পরীক্ষা তৈরি করতে, নিরাপদ এবং সুরক্ষিতভাবে পরীক্ষা মাঠে পাঠাতে, বিশ্বব্যাপী স্বীকৃত অংশগ্রহণকারীদের থেকে নিয়োগ করতে এবং একটি প্ল্যাটফর্ম থেকে উচ্চ গুণগত EEG ডেটা সংগ্রহ করতে সক্ষম করে। এখানে ক্লিক করুন আরও জানার জন্য বা একটি ডেমো অনুরোধ করতে।
সাংখ্যিক গুরুত্ব: নমুনার আকার(গুলি) এবং সাংখ্যিক ক্ষমতা - আমাদের চারপাশের বিশ্ব বুঝতে, গবেষকেরা আনুষ্ঠানিকভাবে বৈজ্ঞানিক পদ্ধতিটি ব্যবহার করেন সম্ভাব্য সত্য এবং মিথ্যা আলাদা করার একটি উপায় হিসেবে। কগনিটিভ নিউরোসায়েন্স বংশগত, নার্ভাস এবং আচরণগত সিস্টেমগুলি কিভাবে একটি জীবের চারপাশের বিশ্ব উপলব্ধি, ইন্টারঅ্যাক্ট, নেভিগেট এবং চিন্তা করার ক্ষমতাকে সহায়তা করে তা বোঝার চেষ্টা করে।
এটি বোঝায় যে কগনিটিভ নিউরোসায়েন্স পরীক্ষার নকশা করে এবং বিশ্লেষণের সকল স্তরে ডেটা সংগ্রহ করে। বিশ্বের গবেষণা প্রোগ্রামগুলি যাত্রা করে আমাদের প্রাকৃতিক বিশ্বের বুঝতে আরও এগিয়ে যেতে গবেষকরা প্রায়ই একটি পরিকল্পিত ছোট পরীক্ষার সিরিজে অনুমান বা হাইপোথিসিস পরীক্ষা করছেন। এই পরীক্ষাগুলি নির্দিষ্ট কোন কারণগুলি পরীক্ষা করে যা একটি ফলাফলকে প্রভাবিত করতে পারে বা নাও করতে পারে, যখন পরিবেশ, যৌন ориএনটেশন, বর্ণ বা সামাজিক অর্থনৈতিক স্থিতির মতো অতিরিক্ত কারণগুলির প্রভাব কমিয়ে দেয়।
পরিস্থিতি এক: একটি ডোপামিন প্রকাশ অধ্যয়ন
কগনিটিভ নিউরোসায়েন্সে, ডোপামিন সাধারণত একটি "ভাল লাগার" যৌগ হিসাবে বিবেচনা করা হয়। নুক্লিয়াস অ্যাক্কম্বেন্স (NuAc) এ এর মুক্তি এমন আচরণ বা জিনিস দ্বারা উত্সাহিত হয় যা আমাদের আচরণের জন্য উদ্দীপ্ত করে। এগুলির মধ্যে অন্তর্ভুক্ত হতে পারে:
ভাল খাবার খাওয়া
প্রিয়জনদের সাথে সময় কাটানো
যৌনতা
চিনি
আমরা ধরে নিই যে আমরা জানাবো কি উন্মুক্ত বা পরিচিত ভিজুয়াল উদ্দীপক এর আগে, সময়ে, বা পরে নুক্লিয়াস অ্যাক্কম্বেন্স কর্তৃক শীর্ষ ডোপামিন স্তরের হওয়া। আমরা আমাত্যা জোহানা ম্যাকিনটশ এর অধ্যয়ন থেকে গ্রহণ করা EEG পরীক্ষামূলক ডিজাইন ব্যবহার করতে পারি। আমরা অনুমান করতে পারি যে ডোপামিন মুক্তি পরিচিত বা ইচ্ছিত ভিজুয়াল উদ্দীপক এর সময় ঘটে এবং সামান্য পরে শীর্ষে পৌঁছায়।
এখন, সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ, আমাদের পরীক্ষার বিষয়গুলি কোথা থেকে আসবে?
পরীক্ষামূলক পরিস্থিতিতে, "জনসংখ্যা" সেই বৃহত্তর, মোট সমষ্টিগত গোষ্ঠীকে বোঝায় যা অধ্যয়ন করা হচ্ছে। এটি অবাস্তব এবং অপ্রতিযোগী যে আপনার গবেষণাগারটি শতকরা হাজার বা লক্ষ মানুষের উপর ডোপামিন মুক্তির তথ্য সংগ্রহের জন্য একটি প্রযুক্তি তৈরি করতে পারবে।
অতএব, আমরা জনসংখ্যা বুঝতে একটি ছোট, প্রতিনিধিত্বমূলক গোষ্ঠী বা নমুনা থেকে ডেটা সংগ্রহের প্রচেষ্টা করব। এটি করতে, আমাদের দুটি প্রধান প্রশ্নের উত্তর দিতে হবে।
আমাদের নমুনায় কতজন ব্যক্তিকে অন্তর্ভুক্ত করতে হবে?
এটি প্রায়োগিক গুরুত্ব এবং সাংখ্যিক ক্ষমতার সাথে কিভাবে সম্পর্কিত?
চলুন নিচে পার্ট করা যাক।
সাংখ্যিক ক্ষমতা এবং সত্যি প্রভাব
সাংখ্যিক ক্ষমতাকে একটি পরীক্ষায় একটি সাংখ্যিকভাবে গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য সনাক্ত করার সম্ভাবনা হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় যখন এমন একটি পার্থক্য সত্যিই বিদ্যমান। এটিকে সত্যিকার প্রভাবও বলা হয়।
সত্যিকার প্রভাব পরীক্ষামূলক ডিজাইনের মসৃণক। কোহেনের ১৯৮৮ সালের প্রতিবেদন, বৈজ্ঞানিক পদ্ধতির অবদানের জন্য প্রসিদ্ধ, যুক্তি দিয়েছে যে একটি গবেষণার ডিজাইন এমনভাবে হওয়া উচিত যে এটি একটি সত্যিকার প্রভাব সনাক্ত করার ৮০% সম্ভাবনা রয়েছে। এই ৮০% একটি উচ্চ-ক্ষমতা (HP) পরীক্ষা ডিজাইনের প্রতিনিধিত্ব করে, যখন ২০% এর আশেপাশে যেকোনো মান একটি নিম্ন-ক্ষমতা (LP) পরীক্ষা ডিজাইনের প্রতিনিধিত্ব করে।
কোহেন পরামর্শ দিয়েছেন যে গবেষণাগুলিতে সর্বদা ২০% এর কম সম্ভাবনা থাকতে হবে একটি টাইপ II ত্রুটি তৈরি করার, যা একটি ভয়াবহ নেতিবাচক বলে পরিচিত। তিনি এছাড়াও একই গাইডলাইন রেঞ্জগুলি ভুল আবিষ্কারগুলির জন্য ব্যবহার করেন, যা ঘটে যখন একটি গবেষক ভুলভাবে উল্লেখ করে যে কোন গুরুত্বপূর্ণ প্রভাব নেই যখন সত্যিই একটি পার্থক্য বিদ্যমান।
সাংখ্যিক ক্ষমতা কেন গুরুত্বপূর্ণ?
এই পরিস্থিতিটিকে ভেবেচিন্তে দেখুন। যদি ১০০টি ভিন্ন গবেষণায় একটি সত্যিকার প্রভাব হয় যা ৮০% ক্ষমতা নিয়ে হয়, তাহলে সাংখ্যিক পরীক্ষাগুলি ১০০ এর মধ্যে ৮০টি সঠিকভাবে একটি সত্যিকার প্রভাব সনাক্ত করবে। তবে, যখন একটি গবেষণার গবেষণা ক্ষমতা ২০% হয়, যদি ফলাফলে ১০০টি সত্যিকার অ-শূন্য প্রভাব থাকে, তাহলে এই গবেষণাগুলি শুধুমাত্র ২০টি আবিষ্কার করার প্রত্যাশা করে।
নিউরোসায়েন্স গবেষণায় সাংখ্যিক ক্ষমতার অসুবিধাগুলি
অবাক হওয়ার কিছু নেই, নিউরোসায়েন্স গবেষণার অতিরিক্ত খরচের কারণে, এই ক্ষেত্রের একটি গড় সাংখ্যিক ক্ষমতা প্রায় ২১% এবং একটি প্রশস্ত পরিসরে ৮%-৩১% এ আউট হয়। নিউরোসায়েন্স গবেষণায় নিম্ন সাংখ্যিক ক্ষমতা:
আবিষ্কারের পুনরুত্পাদনযোগ্যতার প্রতি সন্দেহ সৃষ্টি করে।
একটি অতিরিক্ত প্রভাব আকৃতির দিকে পরিচালিত করে।
সত্যিকার প্রভাবের সঠিক প্রতিনিধিত্বকারী সাংখ্যিকভাবে গুরুত্বপূর্ণ ফলাফল কমিয়ে দেয়।
এভাবে, নিউরোসায়েন্স গবেষণার বর্তমান অবস্থা সাংখ্যিক ক্ষমতার সমস্যার দ্বারা বন্দী হয়েছে কারণ এই মানগুলি কোহেনের তাত্ত্বিক থ্রেশহোল্ডের নিচে।
প্রতিনিধিত্বমূলক নমুনা(গুলি) গোষ্ঠী প্রতিষ্ঠা
পরিস্থিতি একের লক্ষ্য: অন্তর্ভুক্ত এবং বৃহৎ নমুনার সাথে আমাদের পরীক্ষায় নমুনার ত্রুটি এবং টাইপ I এবং II ত্রুটি এড়ানো।
আমাদের নমুনা সেটে কতগুলি মানব মস্তিষ্ক স্ক্যান অন্তর্ভুক্ত করতে হবে যদি আমরা পরীক্ষাটিকে কার্যকরভাবে গুরুত্বপূর্ণ করতে চাই? কার্যকর গুরুত্ব বোঝায় যে পরীক্ষার ফলাফলগুলি বাস্তব জগতে প্রযোজ্য কিনা।
একটি নিউরোসায়েন্টিস্টের পরীক্ষার প্রভাব নির্ধারণের ক্ষমতা (সাংখ্যিক ক্ষমতা) নমুনার আকারের সাথে সম্পর্কিত। পরিস্থিতি ১ এর পরামিতিগুলি চালিয়ে যেতে, লক্ষ্য এখনও যথেষ্ট ডেটা সংগ্রহ করা যাতে আমরা সাংখ্যিকভাবে বিচার করতে পারি যে ডোপামিন মুক্তির সময় একটি সত্যি প্রভাব রয়েছে কিনা আবেগময় ভিজুয়াল উদ্দীপকগুলির পর তা প্রদর্শন করা। আমাদের সম্ভাব্য নমুনায় অন্তর্ভুক্তির জন্য মানদণ্ড প্রতিষ্ঠা করা দরকার যা একটি নমুনার ত্রুটি হতে পারে।
নমুনার ত্রুটি কিভাবে এড়াতে হবে
আগে চলার পূর্বে দুটি শব্দ বোঝা গুরুত্বপূর্ণ।
নমুনার ত্রুটি: নমুনা নেয়ার সময়, নির্বাচিত ব্যক্তিদের সংগৃহীত তথ্য জনসংখ্যাকে প্রতিনিধিত্ব করতে পারে না তার একটি সম্ভাবনা থাকে।
সাংখ্যিক গুরুত্ব: সাংখ্যিক গুরুত্ব বোঝায় যে আমাদের ডেটা এবং আমাদের পর্যবেক্ষিত প্রভাবগুলি সত্যিকার প্রভাব হওয়ার সম্ভাবনা থাকে। বেশিরভাগ জীববিজ্ঞান ক্ষেত্রে, সাংখ্যিক গুরুত্ব একটি গুরুত্ব স্তর বা p মান 0.05 দিয়ে প্রতিষ্ঠিত হয়। মূলত, এর মানে হল যে বিজ্ঞানীরা তাদের পরীক্ষায় পর্যবেক্ষিত প্রভাব সম্পর্কে 95% নিশ্চিত।
জানি কি ডেটা একটি সম্পর্ক দেখায় (যেমন, ডোপামিন মুক্তি)। একটি 5% সম্ভাবনা রয়েছে যে প্রভাবটি সুযোগ থেকে আসছে এবং পরিবর্তনশীলের সাথে অপ্রাসঙ্গিক (ভিজুয়াল উদ্দীপক)। এটিকে টাইপ I ত্রুটি বলা হয়। বিকল্পভাবে, একটি 5% সম্ভাবনা রয়েছে যে আমাদের সংগৃহীত তথ্য ডোপামিন মুক্তি এবং ভিজুয়াল উদ্দীপকের মধ্যে কোন সম্পর্ক দেখাতে পারে যখন, সত্যিকার অর্থে, একটি সত্যিকার প্রভাব রয়েছে - একটি ভয়াবহ নেতিবাচক অথবা টাইপ II ত্রুটি।
অন্তর্ভুক্তির মানদণ্ড সাবধানতার সাথে প্রতিষ্ঠা করা আরও প্রভাবশালী কারণ একটি নির্দিষ্ট নমুনার আকার পর একটি অবনমনীয় সীমা রয়েছে।
আমরা আশা করছি সমস্ত মানুষের প্রতিনিধিত্বকারী ডেটা সংগ্রহ করতে, এবং আমরা চাই আমাদের সিদ্ধান্তগুলি দুটোই কার্যকরভাবে গুরুত্বপূর্ণ এবং সাংখ্যিকভাবে গুরুত্বপূর্ণ। সফলভাবে আমাদের নমুনা সেট ডিজাইন করতে, একটি নমুনার ত্রুটি, টাইপ I ত্রুটি (ভুল ইতিবাচক) বা টাইপ II ত্রুটি (ভুল নেতিবাচক) এর জন্য হিসাব করা ও এড়ানোর জন্য সমর্থন করা আবশ্যক।
আমাদের পরীক্ষা নিম্নলিখিত হাইপোথিসিস পরীক্ষা করছে:
শূন্য হাইপোথিসিস - NAc এবং আবেগময় ভিজুয়াল উদ্দীপকের মধ্যে ডোপামিন মুক্তির সময়ের মধ্যে কোন সম্পর্ক বা প্রভাব নেই।
হাইপোথিসিস - NAc এবং আবেগময় ভিজুয়াল উদ্দীপকের মধ্যে ডোপামিন মুক্তির সময়ের মধ্যে একটি সম্পর্ক রয়েছে, এবং শীর্ষ ডোপামিন মুক্তি ভিজুয়াল উদ্দীপকগুলি দেখার পর ঘটে।
NAc এবং আবেগময় ভিজুয়াল উদ্দীপকের মধ্যে ডোপামিন মুক্তির সময়ের মধ্যে একটি সম্পর্ক বিদ্যমান। যখন ডেটা সাংখ্যিকভাবে গুরুত্বপূর্ণ নয়:
আমাদের হাইপোথিসিস প্রত্যাখ্যাত হয়।
কোন সত্যিকার প্রভাব বা পার্থক্য পাওয়া যায়নি।
আমাদের পর্যবেক্ষিত প্রভাবগুলি সুযোগের কারণে ফলস্বরূপ হওয়ার অত্যন্ত সম্ভবনা।
জনসংখ্যা বুঝতে?
পরীক্ষামূলক ডিজাইনে কার্যকর সীমাবদ্ধতা।
নিউরোসায়েন্স গবেষণায়, একটি আনুষ্ঠানিক অন্তর্ভুক্তির মানদণ্ড সাধারণত জনগণের মধ্যে অন্তর্ভুক্তির সম্ভাবনা র্যায়ন্ডমাইজ এবং/অথবা সমান করার চেষ্টা করে যাতে নমুনার ত্রুটি এড়ানো যায়। আমাদের সেই ব্যক্তিদের নির্বাচন করা এড়াতে হবে যারা শুধুমাত্র সবচেয়ে কাছের বা সর্বাধিক সহজলভ্য হিসাব।
নমুনা সেট তৈরির সেরা পদ্ধতি হল এমন অন্তর্ভুক্তির মানদণ্ড ব্যবহার করা যা জনসংখ্যার মধ্যে নির্বাচনের সম্ভাবনা সমান করে। উদাহরণস্বরূপ, গণনা ডেটা ব্যবহার করে, আমরা ওহায়োর প্রতিটি কাউন্টির 50টি র্যান্ডমভাবে নির্বাচিত ব্যক্তিদের জন্য যোগাযোগের তথ্য পেতে পারি। এটি নির্বাচন পক্ষপাতিত্বকে ন্যূনতম করে কেননা নামগুলি সব ভৌগলিক এলাকাগুলি থেকে সমানভাবে র্যান্ডমভাবে নির্বাচিত হবে।
পরীক্ষামূলক ডিজাইন স্থাপন করা, নমুনার আকার বৃদ্ধি করা এবং সম্পূর্ণরূপে একটি পক্ষপাতহীন, র্যায়ন্ডমাইজড এবং সমভাবে প্রয়োগযোগ্য অন্তর্ভুক্তির মানদণ্ড বুঝতে বাস্তবিক সীমাবদ্ধতার মুখোমুখি হতে পারে। এটি গবেষণার ক্ষেত্রে একটি সমস্যা সমস্ত স্তরে, একাডেমিক অনুশীলন থেকে পূর্ণ-বিকাশিত গবেষণা বিশ্ববিদ্যালয় পর্যন্ত। সাধারণত, বাজেট এবং সময়সূচীর সীমাবদ্ধতা প্রথম যে সমন্বয়ের জন্য চাপ সৃষ্টি করে। একসাথে, সাংখ্যিক গুরুত্বের চারপাশে এই সমস্যাগুলি গবেষণার সক্রিয় ক্ষেত্র।
সত্যিকার প্রভাব মাপ কত?
নিউরোসায়েন্স গবেষণার নিম্ন সাংখ্যিক ক্ষমতার কারণে, আমরা সাধারণত সত্যিকারের প্রভাবের আকার বাড়িয়ে দেই যা অনেক গবেষণার নিম্ন পুনরুত্পাদনযোগ্যতা তৈরী করে। তদুপরি, নিউরোসায়েন্স গবেষণার অন্তর্নিহিত জটিলতা সাংখ্যিক ক্ষমতাকে গুরুত্বপূর্ণ করে।
ক্ষেত্রের একটি পদ্ধতি হল গবেষণার ক্ষমতা বাড়ানোর জন্য নমুনার আকার বাড়ানো। এটি একজন প্রকৃত প্রভাব সনাক্ত করার সম্ভাবনা বাড়ায়। একটি উপযুক্ত নমুনার আকার নির্বাচন করা গবেষণাকে ডিজাইন করার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ যা:
কার্যকর আবিষ্কার তৈরি করে।
মস্তিষ্কের অসংখ্য প্রক্রিয়াগুলি আমাদের বোঝার উন্নতি করে।
কার্যকর থেরাপিগুলি উন্নয়ন করে।
আধুনিক নিউরোসায়েন্স গবেষণায় চ্যালেঞ্জ অতিক্রম করা: এমোটিভ ল্যাব প্ল্যাটফর্ম
নিউরোসায়েন্স গবেষণার পরীক্ষামূলক ডিজাইনগুলিকে বৃহত্তর নমুনার গোষ্ঠী আকার এবং আরও ভালো অন্তর্ভুক্তির মানদণ্ড স্থাপন করতে চাপ দেওয়া উচিত যাতে নির্ভরযোগ্য সাংখ্যিক গুরুত্ব অর্জন করা যায়। এমোটিভ ল্যাবের মতো একটি ক্রাউডসোর্স সক্রিয় প্ল্যাটফর্মের অ্যাক্সেসের মাধ্যমে গবেষকদিগণ আরও বেশি বিচিত্র, আরও প্রতিনিধিত্বমূলক বিষয় individu পূর্ণ লভ্যতায় থাকবেন - যা সব ডেমোগ্রাফিকের নমুনার আকার এবং অন্তর্ভুক্ততা উন্নত করে কমপক্ষে অতিরিক্ত লজিস্টিক প্রচেষ্টা ব্যতীত।
আধুনিক নিউরোসায়েন্স গবেষণায় সীমিত পাওয়া রিসোর্সের কারণে একটি বিচিত্র গোষ্ঠী নিকটবর্তী হতে গেলে নমুনার ত্রুটি বেশ দুর্বল হয়ে পড়তে পারে। "WEIRD গোষ্ঠী" ধারণাটি এই সমস্যাটির সারাংশ রূপায়ণ করে। বেশিরভাগ বিশ্ববিদ্যালয় গবেষণা সাধারণত একটি শ্যু-স্ট্রিং বাজেটের উপর করা হয় যেটি সাধারণত পশ্চিমা, শিক্ষিত এবং শিল্পায়িত, ধনী এবং গণতান্ত্রিক দেশগুলির বিষয় হিসেবে কাজ করে। তবে, রিমোট ডেটা সংগ্রহের যন্ত্রপাতি, যেমন এমোটিভ ল্যাবের EEG প্ল্যাটফর্ম, গবেষকদের কলেজ ক্যাম্পাসের বাইরের সামগ্রিক জনসংখ্যার নমুনার গ্রুপগুলি নিয়োগ করতে সহায়তা করে যা জনসংখ্যাকে আরও ভালভাবে প্রতিফলিত করে।
এমোটিভ ল্যাবের প্ল্যাটফর্ম এবং রিমোট EEG যন্ত্রপাতি কেবল গবেষকদের পরীক্ষামূলক নমুনা গোষ্ঠীতে অন্তর্ভুক্ত individuals-এর বৈচিত্র্য বাড়ানোর প্রতি সাহায্য করছে না। এটি লক্ষণীয় জনগণের মধ্যে সামগ্রিক নমুনার আকার এবং ভৌগলিক পৌঁছানোর সমস্যাগুলির সাথে যোগাযোগ করতে সহায়তা করেও করে।
এমোটিভ ল্যাবের প্ল্যাটফর্ম গবেষকদের বর্তমান সীমাবদ্ধতা থেকে মুক্ত করে এবং পরিবর্তে তাদের পরীক্ষার ডিজাইন এবং ফলাফল বিশ্লেষণে তাদের শক্তি ফোকাস করতে দেয়। আমাদের প্ল্যাটফর্ম পরীক্ষনটিকে সবচেয়ে উপযুক্ত স্কেলের সাথে মেলে। অংশগ্রহণকারীদের নিয়োগ করতে, তাদের সমন্বয় এবং সময়সূচী করতে এবং ইন-ল্যাব তথ্য সংগ্রহ করতে সময় ব্যয় করার প্রয়োজন নেই। শুধুমাত্র প্রয়োজন হল অনলাইন প্ল্যাটফর্মে কাঙ্ক্ষিত জনসংখ্যাটি নির্ধারণ করা, এবং এমোটিভ ল্যাব সেই পরীক্ষাটি তাদের আধিকারিকের মধ্যে বাস্তবায়িত হবে যারা সঠিক প্যারামিটারকে বাস্তবায়িত করবে। অংশগ্রহণকারীরা নিজেদের বাড়িতে নিজেদের যন্ত্রপাতি ব্যবহার করে পরীক্ষাগুলি সম্পাদন করতে পারেন। হেডসেটের সাথে তাদের পরিচিতি গবেষকদের ব্যবহারের নির্দেশনা দিতে প্রয়োজন মুছে ফেলে।
এছাড়াও, এমোটিভ ল্যাব প্ল্যাটফর্ম স্বয়ংক্রিয় EEG রেকর্ডিং ডেটা গুণমান নিয়ন্ত্রণ এবং মূল্যায়ন প্রদান করে। নিম্ন-গুনগত ডেটার বৃহৎ পরিমাণ পরীক্ষামূলক ডিজাইনে নমুনার বা সাংখ্যিক ত্রুটি অতিক্রম করতে সাহায্য করে না। তবে, অধিক সংখ্যক উচ্চ-গুণগত ডেটার উপস্থিতি একটি সমাধান প্রদান করে ত্রুটি এড়াতে:
নমুনা
জনসংখ্যা
সাংখ্যিক গুরুত্ব
আপনার গবেষণার জন্য এমোটিভ ল্যাব প্ল্যাটফর্ম কি করতে পারে তা জানতে চান?
এমোটিভ ল্যাব আপনাকে আপনার পরীক্ষা তৈরি করতে, নিরাপদ এবং সুরক্ষিতভাবে পরীক্ষা মাঠে পাঠাতে, বিশ্বব্যাপী স্বীকৃত অংশগ্রহণকারীদের থেকে নিয়োগ করতে এবং একটি প্ল্যাটফর্ম থেকে উচ্চ গুণগত EEG ডেটা সংগ্রহ করতে সক্ষম করে। এখানে ক্লিক করুন আরও জানার জন্য বা একটি ডেমো অনুরোধ করতে।
সাংখ্যিক গুরুত্ব: নমুনার আকার(গুলি) এবং সাংখ্যিক ক্ষমতা - আমাদের চারপাশের বিশ্ব বুঝতে, গবেষকেরা আনুষ্ঠানিকভাবে বৈজ্ঞানিক পদ্ধতিটি ব্যবহার করেন সম্ভাব্য সত্য এবং মিথ্যা আলাদা করার একটি উপায় হিসেবে। কগনিটিভ নিউরোসায়েন্স বংশগত, নার্ভাস এবং আচরণগত সিস্টেমগুলি কিভাবে একটি জীবের চারপাশের বিশ্ব উপলব্ধি, ইন্টারঅ্যাক্ট, নেভিগেট এবং চিন্তা করার ক্ষমতাকে সহায়তা করে তা বোঝার চেষ্টা করে।
এটি বোঝায় যে কগনিটিভ নিউরোসায়েন্স পরীক্ষার নকশা করে এবং বিশ্লেষণের সকল স্তরে ডেটা সংগ্রহ করে। বিশ্বের গবেষণা প্রোগ্রামগুলি যাত্রা করে আমাদের প্রাকৃতিক বিশ্বের বুঝতে আরও এগিয়ে যেতে গবেষকরা প্রায়ই একটি পরিকল্পিত ছোট পরীক্ষার সিরিজে অনুমান বা হাইপোথিসিস পরীক্ষা করছেন। এই পরীক্ষাগুলি নির্দিষ্ট কোন কারণগুলি পরীক্ষা করে যা একটি ফলাফলকে প্রভাবিত করতে পারে বা নাও করতে পারে, যখন পরিবেশ, যৌন ориএনটেশন, বর্ণ বা সামাজিক অর্থনৈতিক স্থিতির মতো অতিরিক্ত কারণগুলির প্রভাব কমিয়ে দেয়।
পরিস্থিতি এক: একটি ডোপামিন প্রকাশ অধ্যয়ন
কগনিটিভ নিউরোসায়েন্সে, ডোপামিন সাধারণত একটি "ভাল লাগার" যৌগ হিসাবে বিবেচনা করা হয়। নুক্লিয়াস অ্যাক্কম্বেন্স (NuAc) এ এর মুক্তি এমন আচরণ বা জিনিস দ্বারা উত্সাহিত হয় যা আমাদের আচরণের জন্য উদ্দীপ্ত করে। এগুলির মধ্যে অন্তর্ভুক্ত হতে পারে:
ভাল খাবার খাওয়া
প্রিয়জনদের সাথে সময় কাটানো
যৌনতা
চিনি
আমরা ধরে নিই যে আমরা জানাবো কি উন্মুক্ত বা পরিচিত ভিজুয়াল উদ্দীপক এর আগে, সময়ে, বা পরে নুক্লিয়াস অ্যাক্কম্বেন্স কর্তৃক শীর্ষ ডোপামিন স্তরের হওয়া। আমরা আমাত্যা জোহানা ম্যাকিনটশ এর অধ্যয়ন থেকে গ্রহণ করা EEG পরীক্ষামূলক ডিজাইন ব্যবহার করতে পারি। আমরা অনুমান করতে পারি যে ডোপামিন মুক্তি পরিচিত বা ইচ্ছিত ভিজুয়াল উদ্দীপক এর সময় ঘটে এবং সামান্য পরে শীর্ষে পৌঁছায়।
এখন, সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ, আমাদের পরীক্ষার বিষয়গুলি কোথা থেকে আসবে?
পরীক্ষামূলক পরিস্থিতিতে, "জনসংখ্যা" সেই বৃহত্তর, মোট সমষ্টিগত গোষ্ঠীকে বোঝায় যা অধ্যয়ন করা হচ্ছে। এটি অবাস্তব এবং অপ্রতিযোগী যে আপনার গবেষণাগারটি শতকরা হাজার বা লক্ষ মানুষের উপর ডোপামিন মুক্তির তথ্য সংগ্রহের জন্য একটি প্রযুক্তি তৈরি করতে পারবে।
অতএব, আমরা জনসংখ্যা বুঝতে একটি ছোট, প্রতিনিধিত্বমূলক গোষ্ঠী বা নমুনা থেকে ডেটা সংগ্রহের প্রচেষ্টা করব। এটি করতে, আমাদের দুটি প্রধান প্রশ্নের উত্তর দিতে হবে।
আমাদের নমুনায় কতজন ব্যক্তিকে অন্তর্ভুক্ত করতে হবে?
এটি প্রায়োগিক গুরুত্ব এবং সাংখ্যিক ক্ষমতার সাথে কিভাবে সম্পর্কিত?
চলুন নিচে পার্ট করা যাক।
সাংখ্যিক ক্ষমতা এবং সত্যি প্রভাব
সাংখ্যিক ক্ষমতাকে একটি পরীক্ষায় একটি সাংখ্যিকভাবে গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য সনাক্ত করার সম্ভাবনা হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় যখন এমন একটি পার্থক্য সত্যিই বিদ্যমান। এটিকে সত্যিকার প্রভাবও বলা হয়।
সত্যিকার প্রভাব পরীক্ষামূলক ডিজাইনের মসৃণক। কোহেনের ১৯৮৮ সালের প্রতিবেদন, বৈজ্ঞানিক পদ্ধতির অবদানের জন্য প্রসিদ্ধ, যুক্তি দিয়েছে যে একটি গবেষণার ডিজাইন এমনভাবে হওয়া উচিত যে এটি একটি সত্যিকার প্রভাব সনাক্ত করার ৮০% সম্ভাবনা রয়েছে। এই ৮০% একটি উচ্চ-ক্ষমতা (HP) পরীক্ষা ডিজাইনের প্রতিনিধিত্ব করে, যখন ২০% এর আশেপাশে যেকোনো মান একটি নিম্ন-ক্ষমতা (LP) পরীক্ষা ডিজাইনের প্রতিনিধিত্ব করে।
কোহেন পরামর্শ দিয়েছেন যে গবেষণাগুলিতে সর্বদা ২০% এর কম সম্ভাবনা থাকতে হবে একটি টাইপ II ত্রুটি তৈরি করার, যা একটি ভয়াবহ নেতিবাচক বলে পরিচিত। তিনি এছাড়াও একই গাইডলাইন রেঞ্জগুলি ভুল আবিষ্কারগুলির জন্য ব্যবহার করেন, যা ঘটে যখন একটি গবেষক ভুলভাবে উল্লেখ করে যে কোন গুরুত্বপূর্ণ প্রভাব নেই যখন সত্যিই একটি পার্থক্য বিদ্যমান।
সাংখ্যিক ক্ষমতা কেন গুরুত্বপূর্ণ?
এই পরিস্থিতিটিকে ভেবেচিন্তে দেখুন। যদি ১০০টি ভিন্ন গবেষণায় একটি সত্যিকার প্রভাব হয় যা ৮০% ক্ষমতা নিয়ে হয়, তাহলে সাংখ্যিক পরীক্ষাগুলি ১০০ এর মধ্যে ৮০টি সঠিকভাবে একটি সত্যিকার প্রভাব সনাক্ত করবে। তবে, যখন একটি গবেষণার গবেষণা ক্ষমতা ২০% হয়, যদি ফলাফলে ১০০টি সত্যিকার অ-শূন্য প্রভাব থাকে, তাহলে এই গবেষণাগুলি শুধুমাত্র ২০টি আবিষ্কার করার প্রত্যাশা করে।
নিউরোসায়েন্স গবেষণায় সাংখ্যিক ক্ষমতার অসুবিধাগুলি
অবাক হওয়ার কিছু নেই, নিউরোসায়েন্স গবেষণার অতিরিক্ত খরচের কারণে, এই ক্ষেত্রের একটি গড় সাংখ্যিক ক্ষমতা প্রায় ২১% এবং একটি প্রশস্ত পরিসরে ৮%-৩১% এ আউট হয়। নিউরোসায়েন্স গবেষণায় নিম্ন সাংখ্যিক ক্ষমতা:
আবিষ্কারের পুনরুত্পাদনযোগ্যতার প্রতি সন্দেহ সৃষ্টি করে।
একটি অতিরিক্ত প্রভাব আকৃতির দিকে পরিচালিত করে।
সত্যিকার প্রভাবের সঠিক প্রতিনিধিত্বকারী সাংখ্যিকভাবে গুরুত্বপূর্ণ ফলাফল কমিয়ে দেয়।
এভাবে, নিউরোসায়েন্স গবেষণার বর্তমান অবস্থা সাংখ্যিক ক্ষমতার সমস্যার দ্বারা বন্দী হয়েছে কারণ এই মানগুলি কোহেনের তাত্ত্বিক থ্রেশহোল্ডের নিচে।
প্রতিনিধিত্বমূলক নমুনা(গুলি) গোষ্ঠী প্রতিষ্ঠা
পরিস্থিতি একের লক্ষ্য: অন্তর্ভুক্ত এবং বৃহৎ নমুনার সাথে আমাদের পরীক্ষায় নমুনার ত্রুটি এবং টাইপ I এবং II ত্রুটি এড়ানো।
আমাদের নমুনা সেটে কতগুলি মানব মস্তিষ্ক স্ক্যান অন্তর্ভুক্ত করতে হবে যদি আমরা পরীক্ষাটিকে কার্যকরভাবে গুরুত্বপূর্ণ করতে চাই? কার্যকর গুরুত্ব বোঝায় যে পরীক্ষার ফলাফলগুলি বাস্তব জগতে প্রযোজ্য কিনা।
একটি নিউরোসায়েন্টিস্টের পরীক্ষার প্রভাব নির্ধারণের ক্ষমতা (সাংখ্যিক ক্ষমতা) নমুনার আকারের সাথে সম্পর্কিত। পরিস্থিতি ১ এর পরামিতিগুলি চালিয়ে যেতে, লক্ষ্য এখনও যথেষ্ট ডেটা সংগ্রহ করা যাতে আমরা সাংখ্যিকভাবে বিচার করতে পারি যে ডোপামিন মুক্তির সময় একটি সত্যি প্রভাব রয়েছে কিনা আবেগময় ভিজুয়াল উদ্দীপকগুলির পর তা প্রদর্শন করা। আমাদের সম্ভাব্য নমুনায় অন্তর্ভুক্তির জন্য মানদণ্ড প্রতিষ্ঠা করা দরকার যা একটি নমুনার ত্রুটি হতে পারে।
নমুনার ত্রুটি কিভাবে এড়াতে হবে
আগে চলার পূর্বে দুটি শব্দ বোঝা গুরুত্বপূর্ণ।
নমুনার ত্রুটি: নমুনা নেয়ার সময়, নির্বাচিত ব্যক্তিদের সংগৃহীত তথ্য জনসংখ্যাকে প্রতিনিধিত্ব করতে পারে না তার একটি সম্ভাবনা থাকে।
সাংখ্যিক গুরুত্ব: সাংখ্যিক গুরুত্ব বোঝায় যে আমাদের ডেটা এবং আমাদের পর্যবেক্ষিত প্রভাবগুলি সত্যিকার প্রভাব হওয়ার সম্ভাবনা থাকে। বেশিরভাগ জীববিজ্ঞান ক্ষেত্রে, সাংখ্যিক গুরুত্ব একটি গুরুত্ব স্তর বা p মান 0.05 দিয়ে প্রতিষ্ঠিত হয়। মূলত, এর মানে হল যে বিজ্ঞানীরা তাদের পরীক্ষায় পর্যবেক্ষিত প্রভাব সম্পর্কে 95% নিশ্চিত।
জানি কি ডেটা একটি সম্পর্ক দেখায় (যেমন, ডোপামিন মুক্তি)। একটি 5% সম্ভাবনা রয়েছে যে প্রভাবটি সুযোগ থেকে আসছে এবং পরিবর্তনশীলের সাথে অপ্রাসঙ্গিক (ভিজুয়াল উদ্দীপক)। এটিকে টাইপ I ত্রুটি বলা হয়। বিকল্পভাবে, একটি 5% সম্ভাবনা রয়েছে যে আমাদের সংগৃহীত তথ্য ডোপামিন মুক্তি এবং ভিজুয়াল উদ্দীপকের মধ্যে কোন সম্পর্ক দেখাতে পারে যখন, সত্যিকার অর্থে, একটি সত্যিকার প্রভাব রয়েছে - একটি ভয়াবহ নেতিবাচক অথবা টাইপ II ত্রুটি।
অন্তর্ভুক্তির মানদণ্ড সাবধানতার সাথে প্রতিষ্ঠা করা আরও প্রভাবশালী কারণ একটি নির্দিষ্ট নমুনার আকার পর একটি অবনমনীয় সীমা রয়েছে।
আমরা আশা করছি সমস্ত মানুষের প্রতিনিধিত্বকারী ডেটা সংগ্রহ করতে, এবং আমরা চাই আমাদের সিদ্ধান্তগুলি দুটোই কার্যকরভাবে গুরুত্বপূর্ণ এবং সাংখ্যিকভাবে গুরুত্বপূর্ণ। সফলভাবে আমাদের নমুনা সেট ডিজাইন করতে, একটি নমুনার ত্রুটি, টাইপ I ত্রুটি (ভুল ইতিবাচক) বা টাইপ II ত্রুটি (ভুল নেতিবাচক) এর জন্য হিসাব করা ও এড়ানোর জন্য সমর্থন করা আবশ্যক।
আমাদের পরীক্ষা নিম্নলিখিত হাইপোথিসিস পরীক্ষা করছে:
শূন্য হাইপোথিসিস - NAc এবং আবেগময় ভিজুয়াল উদ্দীপকের মধ্যে ডোপামিন মুক্তির সময়ের মধ্যে কোন সম্পর্ক বা প্রভাব নেই।
হাইপোথিসিস - NAc এবং আবেগময় ভিজুয়াল উদ্দীপকের মধ্যে ডোপামিন মুক্তির সময়ের মধ্যে একটি সম্পর্ক রয়েছে, এবং শীর্ষ ডোপামিন মুক্তি ভিজুয়াল উদ্দীপকগুলি দেখার পর ঘটে।
NAc এবং আবেগময় ভিজুয়াল উদ্দীপকের মধ্যে ডোপামিন মুক্তির সময়ের মধ্যে একটি সম্পর্ক বিদ্যমান। যখন ডেটা সাংখ্যিকভাবে গুরুত্বপূর্ণ নয়:
আমাদের হাইপোথিসিস প্রত্যাখ্যাত হয়।
কোন সত্যিকার প্রভাব বা পার্থক্য পাওয়া যায়নি।
আমাদের পর্যবেক্ষিত প্রভাবগুলি সুযোগের কারণে ফলস্বরূপ হওয়ার অত্যন্ত সম্ভবনা।
জনসংখ্যা বুঝতে?
পরীক্ষামূলক ডিজাইনে কার্যকর সীমাবদ্ধতা।
নিউরোসায়েন্স গবেষণায়, একটি আনুষ্ঠানিক অন্তর্ভুক্তির মানদণ্ড সাধারণত জনগণের মধ্যে অন্তর্ভুক্তির সম্ভাবনা র্যায়ন্ডমাইজ এবং/অথবা সমান করার চেষ্টা করে যাতে নমুনার ত্রুটি এড়ানো যায়। আমাদের সেই ব্যক্তিদের নির্বাচন করা এড়াতে হবে যারা শুধুমাত্র সবচেয়ে কাছের বা সর্বাধিক সহজলভ্য হিসাব।
নমুনা সেট তৈরির সেরা পদ্ধতি হল এমন অন্তর্ভুক্তির মানদণ্ড ব্যবহার করা যা জনসংখ্যার মধ্যে নির্বাচনের সম্ভাবনা সমান করে। উদাহরণস্বরূপ, গণনা ডেটা ব্যবহার করে, আমরা ওহায়োর প্রতিটি কাউন্টির 50টি র্যান্ডমভাবে নির্বাচিত ব্যক্তিদের জন্য যোগাযোগের তথ্য পেতে পারি। এটি নির্বাচন পক্ষপাতিত্বকে ন্যূনতম করে কেননা নামগুলি সব ভৌগলিক এলাকাগুলি থেকে সমানভাবে র্যান্ডমভাবে নির্বাচিত হবে।
পরীক্ষামূলক ডিজাইন স্থাপন করা, নমুনার আকার বৃদ্ধি করা এবং সম্পূর্ণরূপে একটি পক্ষপাতহীন, র্যায়ন্ডমাইজড এবং সমভাবে প্রয়োগযোগ্য অন্তর্ভুক্তির মানদণ্ড বুঝতে বাস্তবিক সীমাবদ্ধতার মুখোমুখি হতে পারে। এটি গবেষণার ক্ষেত্রে একটি সমস্যা সমস্ত স্তরে, একাডেমিক অনুশীলন থেকে পূর্ণ-বিকাশিত গবেষণা বিশ্ববিদ্যালয় পর্যন্ত। সাধারণত, বাজেট এবং সময়সূচীর সীমাবদ্ধতা প্রথম যে সমন্বয়ের জন্য চাপ সৃষ্টি করে। একসাথে, সাংখ্যিক গুরুত্বের চারপাশে এই সমস্যাগুলি গবেষণার সক্রিয় ক্ষেত্র।
সত্যিকার প্রভাব মাপ কত?
নিউরোসায়েন্স গবেষণার নিম্ন সাংখ্যিক ক্ষমতার কারণে, আমরা সাধারণত সত্যিকারের প্রভাবের আকার বাড়িয়ে দেই যা অনেক গবেষণার নিম্ন পুনরুত্পাদনযোগ্যতা তৈরী করে। তদুপরি, নিউরোসায়েন্স গবেষণার অন্তর্নিহিত জটিলতা সাংখ্যিক ক্ষমতাকে গুরুত্বপূর্ণ করে।
ক্ষেত্রের একটি পদ্ধতি হল গবেষণার ক্ষমতা বাড়ানোর জন্য নমুনার আকার বাড়ানো। এটি একজন প্রকৃত প্রভাব সনাক্ত করার সম্ভাবনা বাড়ায়। একটি উপযুক্ত নমুনার আকার নির্বাচন করা গবেষণাকে ডিজাইন করার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ যা:
কার্যকর আবিষ্কার তৈরি করে।
মস্তিষ্কের অসংখ্য প্রক্রিয়াগুলি আমাদের বোঝার উন্নতি করে।
কার্যকর থেরাপিগুলি উন্নয়ন করে।
আধুনিক নিউরোসায়েন্স গবেষণায় চ্যালেঞ্জ অতিক্রম করা: এমোটিভ ল্যাব প্ল্যাটফর্ম
নিউরোসায়েন্স গবেষণার পরীক্ষামূলক ডিজাইনগুলিকে বৃহত্তর নমুনার গোষ্ঠী আকার এবং আরও ভালো অন্তর্ভুক্তির মানদণ্ড স্থাপন করতে চাপ দেওয়া উচিত যাতে নির্ভরযোগ্য সাংখ্যিক গুরুত্ব অর্জন করা যায়। এমোটিভ ল্যাবের মতো একটি ক্রাউডসোর্স সক্রিয় প্ল্যাটফর্মের অ্যাক্সেসের মাধ্যমে গবেষকদিগণ আরও বেশি বিচিত্র, আরও প্রতিনিধিত্বমূলক বিষয় individu পূর্ণ লভ্যতায় থাকবেন - যা সব ডেমোগ্রাফিকের নমুনার আকার এবং অন্তর্ভুক্ততা উন্নত করে কমপক্ষে অতিরিক্ত লজিস্টিক প্রচেষ্টা ব্যতীত।
আধুনিক নিউরোসায়েন্স গবেষণায় সীমিত পাওয়া রিসোর্সের কারণে একটি বিচিত্র গোষ্ঠী নিকটবর্তী হতে গেলে নমুনার ত্রুটি বেশ দুর্বল হয়ে পড়তে পারে। "WEIRD গোষ্ঠী" ধারণাটি এই সমস্যাটির সারাংশ রূপায়ণ করে। বেশিরভাগ বিশ্ববিদ্যালয় গবেষণা সাধারণত একটি শ্যু-স্ট্রিং বাজেটের উপর করা হয় যেটি সাধারণত পশ্চিমা, শিক্ষিত এবং শিল্পায়িত, ধনী এবং গণতান্ত্রিক দেশগুলির বিষয় হিসেবে কাজ করে। তবে, রিমোট ডেটা সংগ্রহের যন্ত্রপাতি, যেমন এমোটিভ ল্যাবের EEG প্ল্যাটফর্ম, গবেষকদের কলেজ ক্যাম্পাসের বাইরের সামগ্রিক জনসংখ্যার নমুনার গ্রুপগুলি নিয়োগ করতে সহায়তা করে যা জনসংখ্যাকে আরও ভালভাবে প্রতিফলিত করে।
এমোটিভ ল্যাবের প্ল্যাটফর্ম এবং রিমোট EEG যন্ত্রপাতি কেবল গবেষকদের পরীক্ষামূলক নমুনা গোষ্ঠীতে অন্তর্ভুক্ত individuals-এর বৈচিত্র্য বাড়ানোর প্রতি সাহায্য করছে না। এটি লক্ষণীয় জনগণের মধ্যে সামগ্রিক নমুনার আকার এবং ভৌগলিক পৌঁছানোর সমস্যাগুলির সাথে যোগাযোগ করতে সহায়তা করেও করে।
এমোটিভ ল্যাবের প্ল্যাটফর্ম গবেষকদের বর্তমান সীমাবদ্ধতা থেকে মুক্ত করে এবং পরিবর্তে তাদের পরীক্ষার ডিজাইন এবং ফলাফল বিশ্লেষণে তাদের শক্তি ফোকাস করতে দেয়। আমাদের প্ল্যাটফর্ম পরীক্ষনটিকে সবচেয়ে উপযুক্ত স্কেলের সাথে মেলে। অংশগ্রহণকারীদের নিয়োগ করতে, তাদের সমন্বয় এবং সময়সূচী করতে এবং ইন-ল্যাব তথ্য সংগ্রহ করতে সময় ব্যয় করার প্রয়োজন নেই। শুধুমাত্র প্রয়োজন হল অনলাইন প্ল্যাটফর্মে কাঙ্ক্ষিত জনসংখ্যাটি নির্ধারণ করা, এবং এমোটিভ ল্যাব সেই পরীক্ষাটি তাদের আধিকারিকের মধ্যে বাস্তবায়িত হবে যারা সঠিক প্যারামিটারকে বাস্তবায়িত করবে। অংশগ্রহণকারীরা নিজেদের বাড়িতে নিজেদের যন্ত্রপাতি ব্যবহার করে পরীক্ষাগুলি সম্পাদন করতে পারেন। হেডসেটের সাথে তাদের পরিচিতি গবেষকদের ব্যবহারের নির্দেশনা দিতে প্রয়োজন মুছে ফেলে।
এছাড়াও, এমোটিভ ল্যাব প্ল্যাটফর্ম স্বয়ংক্রিয় EEG রেকর্ডিং ডেটা গুণমান নিয়ন্ত্রণ এবং মূল্যায়ন প্রদান করে। নিম্ন-গুনগত ডেটার বৃহৎ পরিমাণ পরীক্ষামূলক ডিজাইনে নমুনার বা সাংখ্যিক ত্রুটি অতিক্রম করতে সাহায্য করে না। তবে, অধিক সংখ্যক উচ্চ-গুণগত ডেটার উপস্থিতি একটি সমাধান প্রদান করে ত্রুটি এড়াতে:
নমুনা
জনসংখ্যা
সাংখ্যিক গুরুত্ব
আপনার গবেষণার জন্য এমোটিভ ল্যাব প্ল্যাটফর্ম কি করতে পারে তা জানতে চান?
এমোটিভ ল্যাব আপনাকে আপনার পরীক্ষা তৈরি করতে, নিরাপদ এবং সুরক্ষিতভাবে পরীক্ষা মাঠে পাঠাতে, বিশ্বব্যাপী স্বীকৃত অংশগ্রহণকারীদের থেকে নিয়োগ করতে এবং একটি প্ল্যাটফর্ম থেকে উচ্চ গুণগত EEG ডেটা সংগ্রহ করতে সক্ষম করে। এখানে ক্লিক করুন আরও জানার জন্য বা একটি ডেমো অনুরোধ করতে।
সহায়তা
কোম্পানি
© 2025 EMOTIV, সব অধিকার সংরক্ষিত।
আপনার গোপনীয়তা বিকল্পগুলি (কুকি সেটিংস)
*অস্বীকৃতি – EMOTIV পণ্যগুলি গবেষণার অ্যাপ্লিকেশন এবং ব্যক্তিগত ব্যবহারের জন্য বরাদ্দ করা হয়েছে। আমাদের পণ্যগুলি EU নির্দেশিকা 93/42/EEC দ্বারা সংজ্ঞায়িত মেডিকেল ডিভাইস হিসাবে বিক্রি করা হয় না। আমাদের পণ্যগুলি রোগের নির্ণয় বা চিকিৎসার জন্য ব্যবহারের জন্য ডিজাইন করা হয়নি অথবা উদ্দেশ্যমূলক নয়।
অনুবাদ সম্পর্কে নোট: এই ওয়েবসাইটের অ-ইংরেজি সংস্করণগুলি সুবিধার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা সঠিকতার প্রতি যত্নশীল হলেও, স্বয়ংক্রিয় অনুবাদগুলিতে ভুল বা সূক্ষ্মতা থাকতে পারে যা মূল লেখ্যের থেকে ভিন্ন। সবচেয়ে সঠিক তথ্যের জন্য, দয়া করে এই সাইটের ইংরেজি সংস্করণের দিকে নজর দিন।
সহায়তা
কোম্পানি
© 2025 EMOTIV, সব অধিকার সংরক্ষিত।
আপনার গোপনীয়তা বিকল্পগুলি (কুকি সেটিংস)
*অস্বীকৃতি – EMOTIV পণ্যগুলি গবেষণার অ্যাপ্লিকেশন এবং ব্যক্তিগত ব্যবহারের জন্য বরাদ্দ করা হয়েছে। আমাদের পণ্যগুলি EU নির্দেশিকা 93/42/EEC দ্বারা সংজ্ঞায়িত মেডিকেল ডিভাইস হিসাবে বিক্রি করা হয় না। আমাদের পণ্যগুলি রোগের নির্ণয় বা চিকিৎসার জন্য ব্যবহারের জন্য ডিজাইন করা হয়নি অথবা উদ্দেশ্যমূলক নয়।
অনুবাদ সম্পর্কে নোট: এই ওয়েবসাইটের অ-ইংরেজি সংস্করণগুলি সুবিধার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা সঠিকতার প্রতি যত্নশীল হলেও, স্বয়ংক্রিয় অনুবাদগুলিতে ভুল বা সূক্ষ্মতা থাকতে পারে যা মূল লেখ্যের থেকে ভিন্ন। সবচেয়ে সঠিক তথ্যের জন্য, দয়া করে এই সাইটের ইংরেজি সংস্করণের দিকে নজর দিন।
সহায়তা
কোম্পানি
© 2025 EMOTIV, সব অধিকার সংরক্ষিত।
আপনার গোপনীয়তা বিকল্পগুলি (কুকি সেটিংস)
*অস্বীকৃতি – EMOTIV পণ্যগুলি গবেষণার অ্যাপ্লিকেশন এবং ব্যক্তিগত ব্যবহারের জন্য বরাদ্দ করা হয়েছে। আমাদের পণ্যগুলি EU নির্দেশিকা 93/42/EEC দ্বারা সংজ্ঞায়িত মেডিকেল ডিভাইস হিসাবে বিক্রি করা হয় না। আমাদের পণ্যগুলি রোগের নির্ণয় বা চিকিৎসার জন্য ব্যবহারের জন্য ডিজাইন করা হয়নি অথবা উদ্দেশ্যমূলক নয়।
অনুবাদ সম্পর্কে নোট: এই ওয়েবসাইটের অ-ইংরেজি সংস্করণগুলি সুবিধার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা সঠিকতার প্রতি যত্নশীল হলেও, স্বয়ংক্রিয় অনুবাদগুলিতে ভুল বা সূক্ষ্মতা থাকতে পারে যা মূল লেখ্যের থেকে ভিন্ন। সবচেয়ে সঠিক তথ্যের জন্য, দয়া করে এই সাইটের ইংরেজি সংস্করণের দিকে নজর দিন।